Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

İBAT 5.konu Evren ve Örneklem

800 views

Published on

İletişim Bilimlerinde Araştırma Teknikleri (İBAT) Dersi Evren ve Örneklem konusu

Bu sunum, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi İletişim Fakültesi'nde verilen İletişim Bilimlerinde Araştırma Teknikleri Dersi için hazırlanmıştır.
Yrd. Doç. Dr. Esmeray KARATAŞ ATEŞ
ekaratas@comu.edu.tr
Mart 2016

Published in: Education
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

İBAT 5.konu Evren ve Örneklem

  1. 1. ÇOMÜ İletişim Fakültesi EVREN ve ÖRNEKLEM Bu sunum, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi İletişim Fakültesi'nde Radyo, Sinema ve Televizyon Bölümü öğrencilerine verilen İletişim Bilimlerinde Araştırma Teknikleri Dersi için hazırlanmıştır. Yrd. Doç. Dr. Esmeray KARATAŞ ATEŞ ekaratas@comu.edu.tr Nisan 2016
  2. 2. SUNUM İÇERİĞİ ● TEMEL KAVRAMLAR ● EVREN ● ÖRNEKLEM – Temsil Gücü – Normal Dağılım – Örneklem Seçimi – Test İşleminin Gücü – Anlamlılık / Güven düzeyi – Güvenirlik ● ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ – Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri – Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri ● ÖRNEKLEME SORUNLARI
  3. 3. TEMEL KAVRAMLAR ● Evren (Population); Araştırma sorununa ilişkin tüm bireyleri ya da ögeleri (insanlar, kurumlar, nesneler, ülkeler vb.) kapsar. ● Tamsayım; Evrenin tümünden veri toplamak. (Ör. Nüfus sayımı) ● Parametre; Evrenin özelliklerine ilişkin sayısallaştırılmış değerler. (Ör. Nüfus sayımındaki Yaş, Cinsiyet, eğitim düzeyi vb. özellikler) ● Örneklem (Sample); Evren içinden belirli ölçütlere göre seçilen ve evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu varsayılan bir alt grup. ● İstatistik; (Buradaki anlamıyla) Örnekleme ilişkin değerlerdir. ● Varyans; Gözlemsel verilerin her birinin ortalama değerden olan farklarının karelerinin aritmetik ortalaması.
  4. 4. EVREN ● Evren hakkında araştırma yapılan tüm birey ya da öğelerden oluşur. ● Evrenin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “N” ile gösterilir. ● Evrenin tümünden veri toplanması evrenin parametrelerini belirler. ● Tamsayım yapmak, maliyet-zaman-iş gücü nedenleriyle her araştırma için mümkün olamamaktadır. ● Geliştirilen istatistiksel yöntemler tamsayım yapma gerekliliğini ortadan kaldırmıştır. ● Evreni temsil gücü iyi olan bir örneklem ile de bilimsel sonuçlara ulaşılabilmektedir.
  5. 5. ÖRNEKLEM ● Bir bütün içinden seçilmiş parçalara örneklem, seçme işlemine ise örneklem denilmektedir. ● Örneklemin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “n” ile gösterilir. ● Örneklemin ortalama, standart sapma vb. sayısal değerlerin belirlenmesine istatistik denilmektedir. ● Evren tüm bireyleri kapsayan geniş ve büyük bir gruptur. ● Buna karşılık örneklem evren içinden alınan ve evreni temsil yeterliği olan görece küçük bir kesittir.
  6. 6. Temsil Gücü ● Örneklemde aranan en önemli özellik evreni temsil etme gücüdür. ● Temsil gücü, örneklem istatistiği ile evrenin parametreleri arasındaki genel uyumdur. ● Temsil gücü yüksek örneklemin, evrenin tüm özelliklerini yansıtması beklenmektedir. ● Temsil gücünün yüksek olması değişken sayısı, evrenin türdeşliği, örneklem alma yöntemi, kabul edilen örnekleme hatası ve anlamlılık düzeyi gibi durum ya da koşullarla yakından ilişkilidir. ● Örneklemin yeterli büyüklükte olması istatistik analizlerde gerekli olan “normallik” koşulundan kaynaklanmaktadır. ● Normal dağılıma “gerçekliğin genel doğası” denilmekte ortalama ve standart sapma değerlerine dayalı empirik yollarla gerçekliğin doğası açıklanabilmektedir.
  7. 7. Normal Dağılım ● Normal dağılım gösteren durumlarda gözlemlenen değişkenlerin %68'i ortalamadan ±1 standart sapma, %95'i ortalamadan ±2 standart sapma, %99'u ise ortalamadan ±3 standart sapma uzaklıkta bulunmaktadır. ● Bir çok araştırmada işe koşulan t-testi, varyans analizi ve çoklu regresyon gibi istatistiksel teknikler normallik varsayımına dayanarak yapılabilmektedir. ● Örneklemin doğru biçimde seçilmesi, normal dağılımı örneklemde de sağlamaya yöneliktir. ● Genel olarak örneklem büyüklüğü arttıkça örneklem dağılımı normale yaklaşmaktadır. Buna ise “merkezi limit teoremi” denilmektedir.
  8. 8. Örneklem Seçimi ● Uygun biçimde seçilmek koşuluyla daha büyük bir örneklemin evreni temsil etme gücü daha yüksektir. ● Örneklem seçiminde doğru yöntemlerin kullanılması ve evrende bulunan alt değişkenlerin yansız biçimde ve benzer oranlarda örneklemde bulunması, örneklemin temsil gücünün olmasını sağlar. ● Örneklem seçiminde dikkat edilmesi gereken nokta, örneklemin evrendeki tüm alt grupları ve tabakaları kapsamış olmasıdır. ● Örneklem büyüklüğünün artması, istatistiksel testlerin de gücünün ve güvenirliğinin artmasını sağlamaktadır.
  9. 9. Test İşleminin Gücü ● Testin gücü, bir testin gerçekte var olan farkı bulabilme yeteneğidir. ● Örneklem büyüklüğünün artması testin gücünü artırmakta bu da Tip I ve Tip II hatalarını önlemektedir. ● Tip I hata (α - alfa), iki değişken arasında fark yokken fark bulunmasını, Tip II hata (β - beta), iki değişken arasında gerçekte fark varken araştırma sonucunda bu farkın bulunamaması durumudur.
  10. 10. Anlamlılık / Güven Düzeyi ● Kabul edilen anlamlılık düzeyi Tip I hatayı yapmama oranını göstermektedir. ● İlke olarak, anlamlılık düzeyinin değeri azaldıkça örneklem sayısı artmalıdır. ● Anlamlılık düzeyinin 0,05 olması her 100 karardan 5'inin gerçekte doğru olmasına karşın reddedilmesi anlamına gelmektedir.
  11. 11. Güvenirlik ● Güvenirlik, ölçme işlemine karışan yanılgıların ve hata payının en aza indirilmesidir. ● Her ölçme işlemi bir miktar hata içerir. Üç tür hatadan bahsedilebilir: – Sabit hata, ölçme aracından kaynaklanır. – Sistemli hata, araştırmacının yanlı tutumundan kaynaklanır. – Yansız hata, nedeni bilinmeyen çeşitli durumlardan kaynaklanır. ● Güvenirlik düzeyi, ölçmenin kendi içindeki tutarlılığıdır. ● Güven aralığı, normal dağılımı oluşturan bir örneklemin hangi olasılıkla hangi değer aralığına düşeceğine ilişkin karardır.
  12. 12. ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ● Olasılıklı Yöntem – Evrendeki her bireyin veya ögenin örnekleme girebilme şansının eşit olması gereklidir. (Günlük hayattan örnek, Kura, piyango vb.) ● Olasılıksız Yöntem – Araştırma açısından önemli olan belirli bir ölçüte dayanarak örneklem alınmasıdır. (Güzellik yarışmaları, dedektiflik vb.) ● Karma Yöntem – Çok düzeyli örnekleme olarak da nitelendirilmektedir, hem olasılıklı hem de olasılıksız yöntemleri içerir.
  13. 13. Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri ● Yansız Örnekleme ● Sistematik Örnekleme ● Küme Örnekleme ● Tabakalı Örnekleme
  14. 14. Yansız Örnekleme ● Yansız Örnekleme (Tesadüfi / Rastsal / Basit Rastlantısal / Yalın Rastlantılı Örnekleme olarak da adlandırılır.) – Örnekleme girme şansının eşit ve birbirinden bağımsız olması ve doğru yapılabilmesi için evrenin ve özelliklerinin iyi tanınması gerekmektedir. – Yansız sayılar tablosundan yararlanılabilir.
  15. 15. Sistematik Örnekleme ● Sistematik Örnekleme – Evrenin toplam sayısı biliniyorsa kullanılabilir. Her birine bir sayı verilir. (Evren 100 kişi olsun) – Örneklem sayısı belirlenir. (20 olsun) – Evren sayısı belirlenen örneklem sayısına bölünür. (100/20=5) – Çıkan aralık genişliğinden (yani 5'ten) küçük herhangi bir sayı başlangıç noktası seçilir. – Bu sayıdan başlayıp aralık genişliği kadar atlayarak örneklem seçilir. (4'ü seçmiş olalım, 4.sıradaki bireyden başlayarak sayılan 5.kişiler: 4, 9, 14,...)
  16. 16. Küme Örnekleme ● Küme Örnekleme – Evrenin içindeki alt gruplar yani tek tek bireyler yerine belirli bir özellik etrafında kümeleşmiş birimler örnekleme alınır. – Evreni tabakalara ayıramadığımız durumlarda kullanılabilir. – Örneğin bir ilkokulda 90 kişi gerektiren ve 2.sınıf öğrencileri ile yapılacak bir çalışma için 9 şubeden 10'ar kişi seçmek yerine 3 şubenin seçilmesi küme örneklemedir.
  17. 17. Tabakalı Örnekleme ● Örneklemin içinde tabakalar ya da katmanlar vardır. Bu nedenle tabakalı örnekleme tekniğine “katmanlı örnekleme” de denilmektedir. ● Tabakayı belirlerken kendi içinde benzeşme, diğer tabaka ile farklılaşma ölçüt alınmalıdır. ● Tabakalar genellikle demografik özelliklere bağlı olarak oluşturulur. (Yaş, cinsiyet, eğitim durumu, gelir durumu vb.) ● Dikkat edilmesi gereken her katman için ayrı örneklem alınmasıdır. Evren ile örneklem benzeşikliği sağlanması için önemlidir.
  18. 18. Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri ● Gelişigüzel Örnekleme ● Amaçlı Örnekleme ● Kota Örnekleme ● Kartopu Örnekleme ● Kolaylı Örnekleme ● Gönüllü Örnekleme
  19. 19. Gelişigüzel Örnekleme ● Gelişigüzel örnekleme yöntemi genellikle araştırmacı tarafından keyfi olarak belirlenir. ● Örneklem seçiminde belirli bir sistematik yoktur. ● O anda kim/ne varsa onu örneklem olarak seçmek gelişigüzel örneklemedir. ● Sokaktan geçen insanları örneklem almak gelişigüzel örneklemeye örnektir. ● Bu yöntemde örneklemin evreni temsil etme gücü zayıftır. ● Gelişigüzel örneklem verilerinden bilimsel genellemeler yapmak sağlıklı değildir.
  20. 20. Amaçlı Örnekleme ● Araştırmacının kendi hedefi doğrultusunda evrenden seçim yaparak örneklemi belirlemesidir. ● Amaçlı örneklemede araştırmacının yargıları önemlidir. ● Örneklem belirlenirken araştırma sorununa en uygun ögelerin seçimine özen gösterilir. ● İş kazalarına ilişkin bir araştırmada gıda sektörü yerine ağır sanayi sektöründeki çalışanların örneklem olarak seçilmesi örnek verilebilir.
  21. 21. Kota Örneklemesi ● Evrenin belirli özelliklerine bakılarak örneklemde de bu özelliklerin bulunması için belirli kotaların konulduğu örnekleme tekniğidir. ● Bu özellikler gruplar, kümeler, katmanlar şeklinde olabilir. ● Tabakalı örneklemeden farkı, araştırmacı tarafından her özelliğe ilişkin belirli sayıda örnek alınmasıdır. ● Araştırmacı belirlediği kota doluncaya kadar örneklem almaya devam eder. ● Oranlı ve oransız kota örneklemesi şeklinde yapılabilir. ● Kota örneklemesi yanlıdır. Bazı bireyler/ögeler kota sınırlamasından dolayı araştırma dışı kalırken bazı bireyler/ögeler sırf kolay ulaşılabildiği için kotaya alınır.
  22. 22. Kartopu Örnekleme ● Kartopu örnekleme yöntemine dedektif yaklaşımı da denilmektedir. ● Araştırma konusuna ilişkin örneklemin başlangıçta belirsiz olduğu durumlar için uygun bir yöntemdir. ● Bir noktadan başlayarak edililen bilgilerle yeni örneklemlere ulaşılır. ● Örneklemin belirlenmesi ulaşılabilen bireylerin bilgisine, deneyimine, tercihine, olanaklarına vb. bağlıdır, yanlılık içerir. ● Ünlü bir sanatçının yaşamı ve yapıtlarının incelendiği bir çalışma örnek verilebilir.
  23. 23. Kolaylı Örnekleme ● Kolaylı örnekleme yönteminde örneklem araştırmacının rahatlıkla ulaşabileceği katılımcılardan oluşmaktadır. ● Bu yönteme Hazır Örneklem de denilmektedir. ● Araştırmacı ile örneklem arasında iş veya kişisel ilişkiler söz konusu olabilir. ● Uygulamada düşük maliyet, izin alma kolaylığı, zamandan kazanma, iş gücü yetersizliği gibi nedenlerle kolaylı örnekleme yapılmaktadır. ● Bir öğretim üyesinin kendi dersini alan öğrencilere anket uygulayarak veri toplaması örnek verilebilir.
  24. 24. Gönüllü Örnekleme ● Araştırmaya katılan örneklem gönüllü kişilerden oluşmaktadır. ● Ancak gönüllü olmayan kimselerin araştırmaya katılmamasından kaynaklanan durum araştırmanın temsil gücünü düşürebilir. ● Gönüllü olmayanların neden araştırmaya katılmadığı bilinmediğininden yanlılık sorunu ortaya çıkabilir. ● Buradaki gönüllülük kavramı, araştırmaya katılma konusunda kişisel rıza gösteren ya da onay veren kişilerle karıştırılmamalıdır çünkü zaten etik olarak hiç kimse araştırmaya katılmaya zorlanamaz.
  25. 25. Çok Düzeyli Örnekleme ● Bu tür örnekleme çoğunlukla olasılıklı ve olasılıksız örnekleme tekniklerinin değişik bileşimlerine dayanır. ● Genelde birden çok örnekleme tekniğinin bir araya getirilip uygulanmasıyla ortaya çıkar. ● Örneğin Türkiye'nin az gelişmiş ve çok gelişmiş illerindeki gazete okuma alışkanlıklarını belirlemek için bir örneklem seçildiğini varsayalım; – Küme örneklemesiyle gelişmişlik düzeyine göre iller kümelendirilir. – Amaçlı örneklemeyle en az en çok gelişmiş iller örnekleme alınır. – Yansız örneklemeyle o illerden bireyler seçilir.
  26. 26. ÖRNEKLEME SORUNLARI ● Evreni tanımadan örneklem alınması ● Örneklem büyüklüğünün uygun olmaması ● Yanlış örnekleme tekniği kullanılması ● Kolaylı örneklem ile çalışılması ● Gönüllü örneklem ile yetinilmesi ● Kayıp deneklerin göz ardı edilmesi ● Evren ve örneklemin yeterince betimlenmemesi

×